StartsideInnsiktArtiklerKI i kundeservice – den komplette guiden

Kunstig intelligens i kundeservice – den komplette guiden

Del

Del

I løpet av det siste tiåret har vi sett teknologisk fremgang og utvikling innen områder som nevrale nettverk, maskinlæring, dyp læring og automatisk analyse av tekst. Det finnes digitale assistenter i alle smarttelefoner, og bedrifter elsker chatboter. KI er også lovende med tanke på kundeservice. Men svarer det til forventningene? Hvor realistisk er det at du skal kunne basere kundeservicen din på KI, og hva kan vi forvente i nær fremtid?

La oss forklare de viktigste begrepene og konseptene som KI-eksperter elsker å smykke seg med før vi ser nærmere på KI-basert kundeservice.

Hva er KI, ML, DL og NLP?

Kunstig intelligens (KI): KI refererer til maskiner som kan imitere “intelligent” atferd. Dette inkluderer å utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens, som visuell persepsjon, talegjenkjenning, beslutningstaking og oversetting av ulike språk. KI er en fellesbetegnelse for dette.

La oss ta eksempelet med chatbot i kundeservice. Når en chatbot svarer på spørsmål fra kunder, imiterer den menneskelig atferd, og vi kan derfor kalle det KI.

Denne generelle betegnelsen omfatter flere delområder som kan spesifiseres. Her er de viktigste:

Svak vs. sterk KI:

KI kan deles inn i to typer: svak KI og sterk KI.

Svak KI er programmert til å utføre en spesifikk oppgave ved å bruke informasjon fra et spesielt datasett. Alle KI-applikasjoner som brukes i dag, klassifiseres som svake.

Sterk KI er derimot preget av menneskelig intelligens og kan utføre de samme oppgavene som et menneske – og enda mer. Per i dag er dette fortsatt science fiction. HAL 9000 er et eksempel på sterk KI, som kan lære, planlegge, veie for og imot, kommunisere på et naturlig språk og bruke disse ferdighetene til alle oppgaver, som om den hadde en menneskelig (super-) hjerne.

I vårt scenario, der en kunde sender et spørsmål til en chatbot, kan en svak KI sjekke spørsmålet mot en database med ofte stilte spørsmål og finne mulige løsninger derfra. Sterk KI, derimot, kan gi personlige svar som høres ut som om de var gitt av mennesker. Den kan be om manglende informasjon, skanne internett for relevant bakgrunnsinformasjon og tilpasse svaret til kunden i løpet av sekunder. Med ChatGPT oppnår vi dette.

Andre eksempler på svak KI

Regelbaserte (forhåndsprogrammerte) chatboter som er tilgjengelige i dag er ‘statiske’. De lærer ikke av interaksjon, men opererer ut fra forhåndsdefinerte alternativer.

En “statisk” chatbot kan stille flervalgsspørsmål til kundene og deretter tilby svar eller utløse handlinger, som å videresende en chat til en servicemedarbeider. Alt er basert på en valgt rute.

Maskinlæring (ML): Hvis du bruker Spotify, YouTube eller Netflix, er du allerede kjent med personlig tilpassede anbefalinger. Disse plattformene bruker algoritmer som analyserer data, lærer av dem og gir forslag og klassifiseringer basert på hva du kanskje også liker. Dette er klassisk maskinlæring.

I vårt chatboteksempel vil en maskinlæringsalgoritme analysere kundens spørsmål, sammenligne det med tidligere henvendelser og vellykkede svar, og velge det strategisk beste. Basert på tilbakemeldinger fra kunder (f.eks. “Jeg fikk svar på spørsmålet mitt ” eller “Jeg fikk ikke svar på spørsmålet mitt”), vet maskinen om den har gjort en god jobb. Hvis den gir et helt ubrukelig svar, sender den spørsmålet videre til en ekte person.

Ideelt sett vil den også spore svaret til den ekte personen og lære av det for å finne sin egen løsning på lignende spørsmål i fremtiden. Fordelen med chatboter som fungerer etter dette prinsippet er at svarene er relativt pålitelige ettersom chatboten kun svarer det den vet at andre har vært fornøyde med. På den andre siden kan de bare forholde seg til enkle, direkte spørsmål.

Dyp læring (DL): Dyp læring er en avansert undertype av maskinlæring. Den gjør det mulig for maskiner å komme med mer presise forutsigelser – uten menneskelig hjelp. Applikasjoner basert på dyp læring bruker en lagdelt algoritmestruktur (kunstig nevronnettverk) for å trekke konklusjoner på en lignende måte som den menneskelige hjernen.

I stedet for å basere svaret på tidligere fornøyde svar, kan chatboten med dyp læring lage sine egne svar og utveksle individuelle meldinger med kunden – for eksempel stille motspørsmål og undersøke nærmere. Dette krever en mye større database enn enkle maskinlæringsmetoder. Med nok data kan dyp læring oppnå imponerende resultater.

Naturlig språkprosessering: Den måten folk kommuniserer med hverandre på via tale og tekst kalles naturlig språk. Naturlig språkprosessering (NLP) er en teknologi som hjelper datamaskiner med å forstå og tolke vårt naturlige språk.

I vårt eksempel med en kundeforespørsel ville naturlig språkprosessering NLP tillate chatboten å oversette spørsmålet til dataspråk (kommandoer) og formulere svaret ved å bruke meningsfulle menneskelige begreper. NLP bryter ned språket i biter for å forstå hvordan de ulike delene fungerer sammen. Hvis du noen gang måtte fargekode ulike deler av en setning på barneskolen, kjenner du prosessen. Målet med NLP er å ta rå språkdata og bruke lingvistikk og algoritmer for å dekode tekst og mening, slik at man får meningsfulle resultater.

For eksempel, når du blar gjennom søppelpostmappen din og legger merke til at mange emnelinjer følger samme mønster, skyldes det NLP. Systemet identifiserer visse ord som søppelinnhold for å avgjøre om e-posten havner i innboksen eller i papirkurven. Teknologien har utviklet seg betydelig de siste årene, noe man ser med applikasjoner som Siri og Alexa.

En praktisk chatbotguide for bedrifter

Lær hvordan chatboter fungerer, hva de kan gjøre for deg, hvordan du oppretter en – og om chatboter vil stjele jobbene våre.

Slik bruker du KI på en smart måte i bedriften din

KI kan utgjøre en stor forskjell innen kundeservice. Når de implementeres og brukes riktig, kan intelligente systemer forbedre bedriftens image, avlaste serviceteamet og redusere støttekostnadene med inntil 30 %.

Dette er de beste måtene å bruke KI på i bedriften din.

KI i kundeservice

Svare på ofte stilte spørsmål

Kunder forventer raske svar, og en måte å redusere presset på ansatte er å bruke chatboter til å svare på vanlige spørsmål. Et annet alternativ er å opprette en interaktiv side med ofte stilte spørsmål (FAQ). Dette fjerner ikke bare noe av presset fra serviceteamet, men gir også kundene mulighet til å hjelpe seg selv. KI forbedrer brukerens selvbetjeningsopplevelse ved å identifisere ved å identifisere nøkkelord og søke etter passende svar i kunnskapsdatabasen. Når kunden skriver inn et spørsmål, anbefaler systemet relevante sider og kommer med forslag basert på kundens forespørsel.

Chatboter og FAQ-sider kan også hjelpe deg med å identifisere populære søkeord, slik at du får innsikt i hva kundene oftest lurer på.

Automatisere tekstforslag og meldinger

Et KI-basert system kan lage og sende automatiske svar på enkle spørsmål. KI-chatboter kan arrangere møter og sende påminnelser, nesten som mennesker. KI-systemer kan også lage emnelinjer og meldinger rettet mot en spesifikk målgruppe ved å analysere suksessen til tidligere ordkombinasjoner.

De kan bidra til å opprette meldinger på sosiale medier og måle suksessen før de sendes. For å tilby hjelp utenom åpningstidene kan KI sende umiddelbare svar eller henvise kundene dine til live chat, FAQ-sider eller en kontaktside. Hvis du er usikker på når du skal kontakte kundene dine, kan programmer som Seventh Sense Software vise når kundene vanligvis åpner e-posten sin. Dette er både imponerende og nyttig kunnskap!

Fullføre tilbakevendende oppgaver

KI kan ta over oppgaver som er enten kjedelige eller for tidkrevende. Spesielt er chatboter virkelige hverdagshelter. I tillegg til å svare på generelle spørsmål, kan chatboter distribuere saker til ansatte, videresende meldinger, oppdatere kundeprofiler og foreslå passende produkter. Intelligente KI-chatboter, som dem fra Lime Connect, opparbeider seg økt kunnskap nesten automatisk. Ved å lage en sentral kunnskapsdatabase og legge inn grunnleggende informasjon, kan chatboten lære mer med hver forespørsmål takket være dyplæringsalgoritmer og GPT-4-integrasjon.

Hvis en kunde stiller mer komplekse spørsmål eller har spørsmål som går utover chatbotens kunnskap, vil KI-chatboten ganske enkelt videresende samtalen til et tilgjengelig teammedlem.

KI i markedsføring

Analysere kundenes følelser

Samtaler mellom kunder, interaksjon i sosiale medier og anmeldelsesplattformer forteller deg mye om hva folk synes om merkevaren din. Maskinintelligens hjelper deg med å analysere alt dette.

I sosiale medier er det ofte spesielt vanskelig å forstå kundenes følelser ettersom de ofte formidles som ustrukturerte kommentarer og meldinger. Selskaper som Brandwatch fungerer som et barometer for merkevaren din og dens synlighet (ikke bare ved navn, men også med logo) og rapporterer om endringer i følelser. Hvordan fungerer det? KI bestemmer kundenes følelser ved å analysere trender og måle meldingstrender, mønstre og ordvalg. Hvis du planlegger å lage et såkalt kundebarometer som måler hva kundene synes om merkevaren din, kan en analyse av kundenes følelser være utrolig nyttig for å prioritere risikokunder eller avdekke mersalgspotensiale.

Potensielle kunder

KI-programvare som Salesmachine hjelper kundeserviceteamet ditt med å fokusere på potensielle kunder ved å tildele poeng til ulike potensielle kunder. Salesmachine analyserer potensielle kunderisikoer og -atferd for teamet ditt for å øke antall nye kunder og salg.

Dette KI-nivået lærer nok om kundesegmentet ditt til å lage et kundebarometer. Da slipper teamet ditt å analysere ulike beregninger selv, noe som kan være en lang prosess.

Har KI-støttet kundeservice også ulemper?

Det finnes mange umodne løsninger. Billige “rett-ut-av-esken” chatboter lar både små og store bedrifter opprette en chatbot med bare noen få klikk. De kan opprette saker automatisk og sende e-poster på vegne av bedriften din. Disse systemene selges ofte som “intelligente” eller “smarte”, selv om de krever mye manuelt arbeid.

Datamating og opplæring kan ta måneder, kanskje til og med år. Og feil er praktisk talt forhåndsprogrammert frem til modenhetsfasen. Har kundene dine nok tålmodighet til å forholde seg til dette?

Når du skal velge en leverandør for støtteautomatisering, er det derfor lurt å sørge for at de integrerer grunnleggende KI-funksjoner og dermed oppfyller forventningene til bedriftens kunder – i løpet av noen få uker i stedet for måneder eller år. God KI kan være dyr (men den må ikke være det). Det å skulle bygge sin egen intelligente plattform kan være dyrt. Det er som å prøve å bygge sin egen PC i stedet for å kjøpe en fra butikken – kult, men ikke nødvendigvis verdt investeringen.

Avanserte løsninger som Lime Connects AI Automation Hub inkluderer en GPT-4 chatbot og er tilgjengelig for bedrifter fra rundt 400 euro per måned. Det betyr at de bare koster en brøkdel av hva en selvbygd løsning vil koste, samtidig som den gir en direkte avkastning.

Slik kommer du i gang med kunstig intelligens i kundeservice

En alt-i-ett-programvare for kundemeldinger og støtteautomatisering, som Lime Connect, gir deg en KI-verktøyskasse som hjelper deg med å bygge en selvlærende kunnskapsbase med bare noen få trinn. De tre KI-modulene til vår AI Automation Hub muliggjør 24/7 egenstøtte for nettstedet ditt: KI-chatbot med GPT-4, Smart FAQ og dynamiske kontaktskjemaer.

Vår GPT-4-chatbot bruker den mest avanserte KI-teknologien i verden og kan derfor kreativt kombinere oppføringer fra kunnskapsdatabasen din og gi kundene helt personlige svar. Chatboten husker konteksten til chatten, slik at den også kan kategorisere oppfølgingsspørsmål riktig. En annen spesiell funksjon er at den kan svare på flere spørsmål i én melding. I slike tilfeller gjenkjenner chatboten at forskjellige emner er involvert, søker i databasen etter nødvendig informasjon og svarer på begge spørsmålene i en sammenhengende melding. Dette gir ikke bare flere svar, men også en naturlig chatopplevelse for kundene.

Smart FAQ er en responsiv selvbetjeningsportal som hjelper kundene med å løse problemer selv. Den KI-baserte automatiske fullføringen prøver å svare på brukerens spørsmål mens de skriver. Den viser populære emner øverst, slik at brukerne raskt kan finne det de leter etter.

Våre dynamiske kontaktskjemaer forbedrer ditt eksisterende kontaktskjema med en forslagsfunksjon. KI forsøker å svare på kundens spørsmål basert på deres innspill, selv før de sender inn skjemaet. Som med Smart FAQ, får brukerne forslag til svar mens de skriver. Enhver kundechat og interaksjon mater KI-en din med kunnskap og gjør den stadig sterkere.

Lime Connect tilbyr en gratis 14-dagers prøveperiode, slik at du kan få en følelse av vår kundemeldingsplattform og AI Automation Hub. Når du er fornøyd, hjelper vi deg gjerne med å implementere KI i din kundeservice.

Ønsker du kontakt?

Det er ingen tid å miste! La oss finne løsningen som vil hjelpe deg med å få flere kunder og gjøre eksisterende kunder til lojale ambassadører i dag.